NASA-USDA Enhanced SMAP Global Soil Moisture Data [deprecated]

NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture
זמינות מערך הנתונים
2015-04-02T12:00:00Z–2022-08-02T12:00:00Z
ספק מערך נתונים
Earth Engine Snippet
ee.ImageCollection("NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture")
קצב
3 ימים
תגים
גיאופיזי
hsl
nasa
smap
אדמה
soil-moisture
USDA

תיאור

נתוני הלחות בקרקע של NASA-USDA Enhanced SMAP Global מספקים מידע על הלחות בקרקע ברחבי העולם ברזולוציה מרחבית של 10 ק"מ. מערך הנתונים הזה כולל: נתונים על פני השטח, נתונים מתחת לפני השטח, לחות בקרקע (מ"מ), פרופיל לחות בקרקע (%), חריגות של לחות בקרקע על פני השטח ומתחת לפני השטח (-).

מערך הנתונים נוצר על ידי שילוב של תצפיות לחות בקרקע ברמה 3 של SMAP (Soil Moisture Active Passive) שמקורן בלוויין, במודל Palmer ששונה עם שתי שכבות, באמצעות גישה של שילוב נתונים של מסנן קלמן (EnKF) חד-ממדי. חישבנו את האנומליות של לחות הקרקע מתוך נתוני האקלים של היום הרלוונטי. האקלים הוערך על סמך רשומת הנתונים המלאה של תצפית הלוויין SMAP וגישת חלון נע של 31 ימים. השילוב של נתוני הלחות בקרקע מ-SMAP עוזר לשפר את התחזיות של הלחות בקרקע שמבוססות על המודל, במיוחד באזורים בעולם שבהם יש מעט מכשירים ואין נתוני משקעים באיכות טובה.

מערך הנתונים הזה פותח על ידי מעבדת מדעי ההידרולוגיה במרכז טיסות החלל גודארד של נאס"א, בשיתוף עם שירותי החקלאות הזרים של משרד החקלאות של ארה"ב (USDA) ומעבדת ההידרולוגיה והחישה מרחוק של משרד החקלאות של ארה"ב.

תחום תדרים

גודל פיקסל
10,000 מטרים

תחום תדרים

שם יחידות מינימום מקסימום גודל הפיקסל תיאור
ssm מ"מ 0* 25.39* מטרים

לחות באדמה בשכבה העליונה

susm מ"מ 0* 274.6* מטרים

לחות באדמה מתחת לפני השטח

smp שבר 0* 1* מטרים

פרופיל הלחות באדמה

ssma חסר ממדים ‫4-‎* 4* מטרים

חריגה בלחות של פני השטח

susma חסר ממדים ‫4-‎* 4* מטרים

אנומליה של הלחות באדמה מתחת לפני השטח

* ערך מינימלי או מקסימלי משוער

תנאים והגבלות

תנאים והגבלות

מערך הנתונים הזה הוא נחלת הכלל וזמין לשימוש ולהפצה ללא הגבלה. מידע נוסף זמין במדיניות של NASA בנושא נתונים ומידע על מדעי כדור הארץ.

ציטוטים ביבליוגרפיים

ציטוטים:
  • Sazib, N., י. ד. בולטן, ואני. ה. מלאדנובה. ‫2021. שימוש בנתוני לחות הקרקע הפעילים והפסיביים של נאס"א להערכת רגישות לשריפות והשפעות פוטנציאליות באוסטרליה ובקליפורניה. ‫IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, ‏ 15: 779-787. ‫doi:10.1109/jstars.2021.3136756

    Mladenova, I.E., Bolten, J.D., Crow, W., Sazib, N. and Reynolds, C., ‫2020. ניטור של בצורת בחקלאות באמצעות הטמעה של נתוני לחות בקרקע מ-SMAP במודל גלובלי של מאזן מים בקרקע. קדמי. Big Data, 3(10). doi:10.3389/fdata.2020.00010

  • Sazib, N., י. ד. בולטן, ואני. ה. מלאדנובה. ‫2021. שימוש בנתוני לחות הקרקע הפעילים והפסיביים של נאס"א להערכת רגישות לשריפות והשפעות פוטנציאליות באוסטרליה ובקליפורניה. ‫IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, ‏ 15: 779-787. ‫doi:10.1109/jstars.2021.3136756

  • Mladenova, I.E., Bolten, J.D., Crow, W.T., Sazib, N., Cosh, M.H., Tucker, C.J. and Reynolds, C., ‫2019. הערכת היישום התפעולי של SMAP למעקב אחר בצורת בחקלאות ברחבי העולם. ‫IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(9): 3387-3397. doi:10.1109/JSTARS.2019.2923555

  • Sazib, N., Mladenova, I., & Bolten, J. ‫(2020). הערכת ההשפעה של ENSO על החקלאות באפריקה באמצעות נתוני חישה מרחוק. ‫Frontiers in Sustainable Food Systems, ‏ 4, ‏ 188. ‫doi:10.3389/fsufs.2020.509914Google Scholar

  • Sazib, N., Mladenova, I. and Bolten, J., ‫2018. שימוש ב-Google Earth Engine להערכת בצורת באמצעות נתונים גלובליים של לחות בקרקע. Remote sensing, 10(8): 1265. doi:10.3390/rs10081265

  • Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson, and C.A. Reynolds (2010). ‫Evaluating the Utility of Remotely Sensed Soil Moisture Retrievals for Operational Agricultural Drought Monitoring, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 3(1): 57-66. doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 Google Scholar

  • Bolten, J., and W. T. Crow (2012). שיפור החיזוי של תנאי הצמחייה כמעט בכל העולם באמצעות נתוני לחות בקרקע שנקלטים מרחוק, Geophysical Research Letters,‏ 39: (L19406). [doi:10.1029/2012GL053470][https://doi.org/10.1029/2012GL053470) Google Scholar

  • Entekhabi, D, Njoku, EG, O'Neill, PE, Kellogg, KH, Crow, WT, Edelstein, WN, Entin, JK, Goodman, SD, Jackson, TJ, Johnson, J, Kimball, J, Piepmeier, JR, Koster, RD, Martin, N, McDonald, KC, Moghaddam, M, Moran, S, Reichle, R, Shi, JC, Spencer, MW, Thurman, SW, Tsang, L & Van Zyl, J (2010). The soil moisture active passive (SMAP) mission, Proceedings of the IEEE, 98(5): 704-716. doi:10.1109/JPROC.2010.2043918

  • I. ה. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller (2017). Intercomparison of Soil Moisture, Evaporative Stress, and Vegetation Indices for Estimating Corn and Soybean Yields Over the U.S., IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(4): 1328-1343. doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338

  • O'Neill, P. E., S. Chan, E. ז. Njoku, T. ג'קסון ו-R. Bindlish (2016). SMAP L3 Radiometer Global Daily 36 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 4. בולדר, קולורדו, ארה"ב. ‫NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.doi:10.5067/ZX7YX2Y2LHEB

מספרי DOI

סיור באמצעות Earth Engine

עורך הקוד (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture')
                  .filter(ee.Filter.date('2017-04-01', '2017-04-30'));
var soilMoisture = dataset.select('ssm');
var soilMoistureVis = {
  min: 0.0,
  max: 28.0,
  palette: ['0300ff', '418504', 'efff07', 'efff07', 'ff0303'],
};
Map.setCenter(-6.746, 46.529, 2);
Map.addLayer(soilMoisture, soilMoistureVis, 'Soil Moisture');
פתיחה בעורך הקוד